大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据主流编程语言有哪些的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据主流编程语言有哪些的解答，让我们一起看看吧。
如果学大数据，最好学习哪种编程语言？是java还是python或者c++？
实际上，Java本来就是从C++衍生出来的， 而且J***a语言的对象模型几乎就是C++对象模型的简化版。然而，C++和J***a之间仍存在一些显著的差异。
j***a语言另辟蹊径，充分考虑程序员们为了应对复杂多变的应用开发，降低开发成本，提高代码复用，选择了编程效率优先这条路。j***a语言的设计者希望语言可以做到跨平台(write once,run anywhere)。那么如何做到跨平台呢，j***a的解决方案是：在操作系统和应用程序间加入一层虚拟机，虚拟机负责屏蔽平台差异，而应用程序编译后生成的是字节码（bytecode）,虚拟机通过加载字节码执行，这样就能够满足一份程序在不同平台都生成相同规范的字节码从而做到跨平台，此外各大商业公司、开源社区提供了功能强大的库供j***a程序员使用，效率能不高吗？ 为了消除内存分配和内存回收工作量，虚拟机还需要负责内存的分配和回收。
J***a是一种优秀的程序设计语言，相对而言，J***a更容易学习，并且编程环境更为简单。
1.J***a为纯面向对象的语言，能够直接反应现实生活中的对象，容易理解，编程更容易。
2.跨平台，j***a是解释性语言，编译器会把j***a代码变成中间代码，然后在JVM上解释执行，由于中间代码和平台无关因此，j***a语言可以跨平台执行，具有很好的移植性。
3.J***a提供了很多内置的类库，简化了开发人员的程序设计工作，缩短了项目的开发时间。例如，J***a语言提供了对多线程的支持，提供了对网络通信的支持，最重要的是提供了垃圾回收器，这使得开发人员从对内存的管理中解脱出来。
4.去除了C++语言中难以理解、容易混淆的特性，例如头文件、指针、结构、单元、运算符重载、虚拟基础类、多重继承等，使得程序更加严谨、简洁。
J***a 是纯粹的面向对象语言，它因统一的字节码文件和差异化的 JDK 而具有平台无关的特性。
我的感觉是大数据用j***a，人工智能用Python。但是编程语言选择不是很重要，性能或许有点不同。语言自身的性能常常是我们在开发复杂架构时决定到底使用哪种语言的一个关键因素，而且这一因素常常被过度夸大。实际上真正重要的是我们如何使用一种语言，正如Linus Torvalds所说，“低水平的程序员总在关心代码，而高水平的程序员则关注数据结构及其关系。”
想一想Hadoop MapReduce，它最早用J***a编写。HDFS呢?也用J***a来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala)，这意味着J***a是这些项目中的“一等公民”。另外还有像Google Cloud Dataflow(现在是Apache Beam)这些新技术，直到最近它们还只支持J***a。
使用J***a让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业[_a***_]和互操作性的库)，以及除此之外的更多内容，大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾，J***a今年迎来21岁，我们都老矣)。
当然现在支持其他语言包的API都有，但是从历史沿革的角度看，我觉得是bigdata用j***a，AI用python。
欢迎讨论学习路线。
如何选择大数据的编程语言？
当前正处在大数据时代背景下，大数据技术目前也正处在落地应用的初期，未来大数据的发展空间还是比较大的，所以学习大数据相关技术是个不错的选择。
大数据编程语言的选择要根据具体的工作岗位来进行，目前大数据领域的工作岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，除了大数据平台研发之外，其他岗位的人才量还是比较大的，尤其是大数据分析岗位。
大数据应用开发岗位比较常见的编程语言包括J***a、Python、Scala等，J***a和Python是Hadoop平台比较常见的编程语言，而在Spark平台下，往往更多的选择是Scala语言。从应用的普遍性和功能性来说，在Hadoop平台下比较推荐***用J***a语言，在Spark平台下比较推荐***用Scala语言。J***a语言的生态比较健全，而且性能稳定，所以***用J***a语言会降低一定的开发风险。
大数据分析岗位比较常见的编程语言包括Python、R、Julia、Matlab、GO等语言，其中Python和R语言是比较常见的选择。Python语言随着大数据的发展，在近几年上升势头非常明显，在最新的TIOBE语言排行榜上已经排到了第三位，这是一个非常不错的成绩。Python语言语法简单、扩展性强、调整方便，而且Python语言自身具备强大的库支持（Numpy、Scipy、Matplotlib等），在进行数据分析时非常方便。
另外，Python语言也是大数据运维岗位比较常见的选择，从这个角度来看，Python语言是大数据从业人员应该掌握的重点语言。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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到此，以上就是小编对于大数据主流编程语言有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据主流编程语言有哪些的2点解答对大家有用。
